opencvcalib3d——主要包含相机标定和立体视觉等功能，例如物体位姿估计、三维重建、摄像头标定等。core——核心功能模块，主要包含opencv库的基础结构和基本操作，例如opencv基本数据结构、绘图函数、数组操作相关函数、动态数据结构等。dnn——深度学习模块，主要包括构建神经网络、加载序列化网络模型等。features2d——功能主要为处理图像特征点，例如特征检测、描述与匹配等。fl
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2024-04-23 06:38:14
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?️?前言1、滤镜1.1、硬件滤镜1.2、软件滤镜2、高斯噪声2.1、噪声3、图像灰度化3.1、灰度图像3.2、灰度化方法1、分量法2、最大值法3-平均值法4-加权平均法4、二值化实现黑白滤镜4.1、黑白滤镜5、opencv函数实现6、反向滤镜6.1、反向滤镜 ?️?前言如今的修图软件真是厉害，专业级的ps不说，手机上的各种修图软件也是强大无比。尤其是各种厉害又好玩的滤镜真是让人感叹技术可以改变生
# 在Java中处理URL参数的流程
在开发中，我们经常需要解析和处理URL。特别是URL中的参数部分，它们通常用来传递一些信息，比如用户的查询条件等。本文将带你了解如何在Java中实现“URL扣除参数部分”。
## 流程概述
以下是处理URL参数的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|---------------------
原创
2024-08-09 14:13:23
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OpenCV学习笔记（九）： 漫水填充：floodFill()定义： 漫水填充法是一种用特定的颜色填充联通区域（自动选中了和种子点相连的区域，接着将该区域替换成指定的颜色）通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果的方法。 使用： 1）经常被用来标记或分离图像的一部分，以便对其进行进一步处理或分析。 2）从输入图像获取掩码区域（掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点,操作的结
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2024-03-24 08:47:15
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STL的allocator有什么作用？
1、内存配置有alloc::allocate()负责，内存释放由alloc::deallocate()负责；对象构造由::construct()负责，对象析构由::destroy()负责。
2、提升内存管理效率， STL采用了两级配置器，当分配的空间大小超过128B时，会使用第一级空间配置器；当分配的空间大小小于128B时，将使用第二级空间配置器。第一级空间
原创
2024-06-12 08:28:56
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模板匹配是通过模板在采集到的原图像进行滑动寻找与模板图像相似的目标。模板匹配不是基于直方图的方式，而是基于图像的灰度匹配。其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵与参考图像的所有可能的串口灰度阵列，按照某种相似度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。为了利用模板匹配从源图像中得到匹配区域，从源图像选取该区域作为进行匹配的模板。模板从源图像左上角开始每次以
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2024-03-17 15:20:04
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一、引言模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了。那什么是模板匹配？模板匹配，就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配（也就是最相似）的部分的技术。说的有点抽象，下面给个例子说明就很明白了。在上面这幅全明星照中，我们想找出姚明头像的位置，并把它标记出来，可以做到吗？可以，这就是模板匹配的要做的事情。其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的，就是拿着模板图片（姚明头像）在原图（全明星照）中从左上至右下
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2024-03-13 09:45:15
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import cv2
import numpy as np
# 加载原始RGB图像
img_rgb = cv2.imread("capture1.jpg")
# 创建一个原始图像的灰度版本，所有操作在灰度版本中处理，然后在RGB图像中使用相同坐标还原
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 加载将要搜索的图像模板
#模板1 筛选
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2024-03-20 10:36:29
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图像变换的基本模型变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图：刚体变换（图像旋转） 如果一幅图像中的两点间的距离变换到另一幅图像中后任然保持不变，则这种变换称为刚体变换（Rigid Transform）.刚
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2024-04-27 20:03:21
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凸包直径旋转卡壳凸包直径详解//计算凸包直径，输入凸包ch，顶点个数为n，按逆时针排列，输出直径的平方int rotating_calipers(int n){ int q = 1; int ans = 0; ch[n] = ch[0]; for(int i = 0 ; i ...
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2014-07-28 21:13:00
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端午放假期间，小F实现了小程序「跳一跳」的自动化。主要涉及到了OpenCV的模板匹配和边缘检测技术，以及Android开发调试工具ADB。如果放在一起说，感觉内容有些多。所以，分三期来讲，也能多了解一些东西。首先介绍模板匹配，然后边缘检测，最后结合ADB实现「跳一跳」自动化。游戏虽然过时了，但是拿来练练手还是不错的。编程就该是快乐的，哈哈。/ 01 / 模板匹配模板匹配，就是在整个图像区域里发现与
原创
2020-12-24 16:07:24
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下面的代码是在img中找templateimport cv2 def get_sing_loc(img, template): ''' methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF
原创
2024-04-11 14:30:33
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Java OpenCV 图像处理26.0 HOG特征提取1 HOG 简述2 HOG 特征提取2.1 检测窗口2.2 归一化图像2.3 计算梯度2.4 统计直方图2.5 梯度直方图归一化2.6 得到HOG特征向量3 Java HOG 特征提取测试4 C# HOG 特征提取测试 1 HOG 简述HOG是Histogram of Oriented Gradient的缩写，是一种在计算机视觉和图像处理中
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2024-10-17 17:51:05
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所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，
原创
2022-06-01 17:42:18
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matchTemplate函数参数模板匹配是通过模板在采集到的原图像进行滑动寻找与模板图像相似的目标。模板匹配不是基于直方图的
原创
2022-06-29 15:09:05
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在这一篇文章中，我们将会了解数字图像处理中重要的组成部分之一的模板匹配。一：什么是模板匹配？在OpenCV教程中这样解释模板匹配：模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术.这里说的模板是我们已知的小图像，模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标。模板就是我们已知的在图中要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。二：
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2023-11-20 09:24:29
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模板匹配原理模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。模板块每次移动一个像素 (从左往右，从上往下)，在每一个位置，都计算与模板图像的相似程度对于每一个位置将计算的相似结果保存在结果矩阵（R）中。如果输入图像的大小（WxH）且模板图像的大
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2024-04-23 10:22:03
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端午放假期间，小F实现了小程序「跳一跳」的自动化。主要涉及到了OpenCV的模板匹配和边缘检测技术，以及Android开发调试工具ADB。如果放在一起说，感觉内容有些多。所以，分三期来讲，也能多了解一些东西。首先介绍模板匹配，然后边缘检测，最后结合ADB实现「跳一跳」自动化。游戏虽然过时了，但是拿来练练手还是不错的。编程就该是快乐的，哈哈。/ 01 / 模板匹配模板匹配，就是在整个图像区域里发现与
原创
2021-01-19 14:27:08
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OpenCV中支持的匹配算法
平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF
这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大.
标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED
相关匹配 method=CV_TM_CCORR
这类方法采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果.
标准相
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2020-01-09 13:24:00
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minMaxLoc函数：void minMaxLoc( const Mat& src, double* minVal, double* maxVal=0, Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, const Mat& mask=Mat() ); 说明: 1 minMaxLoc寻找矩阵(一维数组当作向量,用Mat定义) 中最小值和最大值的位置. 2 参数
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2018-09-23 15:57:00
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